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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于排斥机制的多模态多目标汽车参数优化方法，具体按以下步骤实施：步骤1，参数初始化；步骤2，初始化N个个体的种群Pop，并计算目标值F_Pop；步骤3，根据前迭代次数FES具体选择执行步骤；骤4，计算真实函数值F_UnitedPop；步骤5，通过真实函数值F_UnitedPop评估当前合并后种群中个体的适应度fitness并基于该适应度值进行降序排序，选择前N个个体作为下一代种群Pop，并将Pop赋值给存档步骤6，每次产生一个子代，并基于排斥机制计算该个体的修正适应度值；步骤7，比较将当前个体与最近的适应度值，保留适应度较好的个体；步骤8，判断适应度评估次数FES是否小于最大函数评价次数FESMAX。本发明解决了现有的不平衡多模态多目标优化的汽车参数优化问题。
主权项：1.基于排斥机制的多模态多目标汽车参数优化方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：步骤1，参数初始化；步骤2，初始化N个个体的种群Pop，并计算目标值F_Pop；步骤3，根据前迭代次数FES具体选择执行步骤；步骤4，当前种群Pop演化产生子代Off，将Pop和Off合并起来构成UnitedPop，计算其真实函数值F_UnitedPop；步骤5，通过真实函数值F_UnitedPop评估当前合并后种群中个体的适应度fitness并基于该适应度值进行降序排序，选择前N个个体作为下一代种群Pop，并将Pop赋值给存档步骤6，每次产生一个子代，并基于排斥机制计算该个体的修正适应度值；步骤7，比较将当前个体与最近的适应度值，保留适应度较好的个体；步骤8，判断适应度评估次数FES是否小于最大函数评价次数FESMAX。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于排斥机制的多模态多目标汽车参数优化方法
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